AI en el lugar de trabajo: Fuerza de trabajo digital y el futuro del trabajo

Inteligencia artificial (AI) está transformando el lugar de trabajo, afectando la forma en que operan las compañías y la forma en que los empleados hacen su trabajo. Se espera que la tecnología tenga un impacto significativo en la economía global al transformar el mercado laboral y cambiar la naturaleza del trabajo.

Las organizaciones emplean la IA en el lugar de trabajo mediante el despliegue de una amplia gama de tecnologías, incluido el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural, que pueden imitar la inteligencia humana para resolver problemas, tomar decisiones y realizar tareas tradicionalmente manejadas por humanos. La IA puede analizar datos, reconocer patrones, aprender de Experiencia y adaptar con el tiempo. A menudo se emplea para optimizar las operaciones, mejorar la productividad, automatizar tareas repetitivas y apoyar la toma de decisiones.

En general, el despliegue de IA en el lugar de trabajo implica un amplio ecosistema de tecnologías, las más comunes son:

• Machine learning: una rama de la informática que se centra en el uso de algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su funcionalidad con el tiempo.

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): una forma de IA que emplea el machine learning para comprender y comunicar en lenguaje humano.

• IA generativa: una forma de IA popularizada recientemente por ChatGPT que puede crear contenido original en respuesta a la solicitud de un usuario.

• Automatización robótica de procesos (RPA): una tecnología de automatización inteligente impulsada por procesos que se emplea a menudo para realizar tareas de oficina repetitivas.

Empleando una combinación de estas tecnologías, el despliegue de la IA en el lugar de trabajo podría ser tan sencillo como digitalizar y archivar automáticamente los expedientes de los empleados o traducir el español al inglés. Podría ser tan complejo como brindar a los tomadores de decisiones orientación sobre cómo mejorar los procesos de negocios de una compañía en toda su extensión.

En las industrias de la atención médica, los seguros y la banca, la IA se volvió cada vez más común. Los ejemplos incluyen ayudar a los investigadores a identificar nuevos compuestos farmacológicos y predecir su eficacia, o ayudar a los profesionales de la ciberseguridad a identificar y mitigar el fraude. La IA también se emplea habitualmente para mejorar la experiencia de los empleados y la experiencia del cliente a través de asistentes de IA, como chatbots y agentes de IA.

Las organizaciones que adoptan el uso de AI tienen el potencial de mejorar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación. Algunas de los beneficios clave relacionados con el uso de AI incluyen:

• Aumento de ingresos
• Datos aprovechados
• Mejor experiencia del cliente 
• Mayor bienestar de los empleados 
• Ventaja competitiva
• Mayor innovación

La IA ayuda a las compañías a aumentar los ingresos y obtener mayores ahorros de costos al optimizar Operaciones, mejorar la toma de decisiones e identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Al aumentar la fuerza laboral humana con herramientas de AI, las compañías pueden gastar menos recursos en tareas rutinarias y alentar a los empleados a participar en tareas más creativas y valiosas.

Dado que la AI puede analizar más información que un humano a la vez, la Tecnología permite a las compañías desbloquear todo el potencial de sus datos, convirtiendo la información sin procesar en insights aplicables en la práctica.

La AI mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas, un servicio más rápido y respuestas más precisas. Es experto en analizar el comportamiento del cliente para ofrecer comunicaciones y recomendaciones altamente personalizadas, promoviendo la lealtad del cliente a largo plazo.

La AI apoya el bienestar de los empleados al automatizar las tareas rutinarias, mejorar la productividad y fomentar el desarrollo de nuevas habilidades y más creativos flujos de trabajo.

La IA permite a los líderes empresariales elaborar estrategias más poderosas basadas en datos y obtener una ventaja competitiva gracias a una mayor eficiencia y agilidad.

La AI fomenta la innovación desbloqueando nuevas posibilidades, acelerando el proceso de investigación y desarrollo y extrayendo datos como el feedback o las tendencias del mercado para Explorar nuevas soluciones de producto. 

La IA se emplea para diversas funciones empresariales en industrias con el fin de aumentar la eficiencia y proporcionar insights basados en datos. Algunas áreas clave en las que las organizaciones despliegan la IA incluyen:

• Procesos de TI
• Flujos de trabajo de atención al cliente
• de la cadena de suministro
• Recursos humanos y gestión de talentos
• Ventas y marketing
• del portapapeles
• Finanzas

Los procesos de TI son particularmente adecuados para la Integración de la AI, y una encuesta sugiere que más de la mitad de los encuestados ya están adoptando la AI generativa para optimizar esos procesos. La IA tradicional puede automatizar tareas rutinarias, mejorar la seguridad y mejorar la gestión de sistemas, por ejemplo, optimizando el rendimiento y monitoreando la infraestructura de TI.

Cada vez más, los departamentos de TI utilizan AI generativa para la modernización de aplicaciones y la ingeniería de plataforma, lo que aumenta la productividad. La AI también se ha convertido en una herramienta crucial para mejorar la ciberseguridad, monitoreando grandes cantidades de datos de red para identificar comportamientos sospechosos o brechas. 

La IA se emplea para proporcionar tiempos de respuesta instantáneos, interacciones personalizadas y procesos de soporte optimizados en la atención al cliente. Al emplear PNL, las herramientas de AI pueden comprender y responder a las consultas de los clientes en tiempo real, mejorando la experiencia del cliente o realizar análisis de sentimientos para medir las reacciones de los consumidores.

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA manejan las consultas de los clientes y resuelven problemas comunes, brindando autoservicio al cliente y liberando a los empleados humanos para tareas más valiosas. Las herramientas impulsadas por IA también resumen y analizan quejas de comentarios, redes sociales u otros datos para ofrecer información sobre el rendimiento o incertidumbres. 

La AI agiliza las Operaciones de la cadena de suministro al mejorar la forecasting, optimizar el inventario y mejorar la logística. Esto podría incluir la forecasting, en la que los modelos de IA analizan los datos históricos de ventas junto con factores externos para predecir futuras tendencias de pedidos, optimizando los niveles de inventario. La AI también puede evaluar el rendimiento de los proveedores, automatizar la reposición de inventario y optimizar las rutas de transporte para minimizar los tiempos de entrega y reducir los costos.

El software y las aplicaciones asistidos por IA pueden transformar el proceso de recursos humanos al agilizar el reclutamiento, mejorar el compromiso de los empleados y aumentar la gestión de la fuerza laboral. Esto podría incluir la automatización de procesos críticos y repetitivos, como solicitudes de empleo, revisión de currículos o verificación de empleo. También incluye el uso de un sistema de IA para crear capacitaciones de incorporación personalizadas.

Algunas organizaciones emplean la IA para analizar los datos de rendimiento de los empleados, como las métricas de productividad, para sacar a la luz a candidatos estables para la promoción interna o identificar a los solicitantes de empleo prometedores. Otros podrían desplegar chatbots para proporcionar autoservicio conversacional de RR. HH. en cualquier momento del día.

La IA mejora las ventas y el marketing al proporcionar experiencias personalizadas al cliente, mejorar la generación de clientes potenciales y optimizar las campañas de marketing. Esto podría incluir el uso de análisis predictivos para analizar los datos de los clientes y las tendencias de ventas, revelando qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes valiosos.

La IA también ayuda a los departamentos de marketing a segmentar a sus clientes de forma más eficaz y a personalizar su experiencia, por ejemplo, mediante el uso de motores de recomendación para mostrar productos o, mediante el uso de la IA generativa, mediante la creación de sitios web hiperpersonalizados y comunicaciones a medida. Además, un uso común de la IA en marketing es el análisis de campañas de publicidad digital en tiempo real para maximizar los ingresos de una campaña.

La AI se emplea cada vez más para mejorar la eficiencia operativa mediante la automatización de los flujos de trabajo, la optimización de recursos y la mejora de la productividad. Las herramientas de RPA impulsadas por IA automatizan tareas repetitivas como la entrada de datos, el procesamiento de documentos y la facturación, lo que reduce el error humano y permite a los empleados centrar en actividades más estratégicas.

La IA también ayuda a las compañías a identificar ineficiencias en sus operaciones analizando los datos de rendimiento y sugiriendo mejoras en los procesos, como la reasignación de recursos o el ajuste de los programas de producción. Y en industrias como la manufactura, las herramientas de IA pueden realizar un mantenimiento predictivo, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de reparación. 

La AI se emplea habitualmente para mejorar la gestión de riesgos, automatizar tareas financieras y mejorar la toma de decisiones. Los sistemas de AI pueden analizar patrones de transacciones para detectar anomalías en tiempo real y prevenir el fraude. Algunas herramientas de AI automatizan tareas como el seguimiento de gastos, el procesamiento de facturas y la elaboración de informes financieros para reducir el tiempo dedicado a la introducción manual de datos. Las herramientas de analytics impulsados por IA también ayudan a las compañías a predecir tendencias financieras, como los ingresos y el flujo de caja. Estos pronósticos permiten a las compañías tomar decisiones proactivas, identificar posibles problemas y gestionar mejor sus finanzas. 

Antes de introducir la IA, puede ser útil identificar objetivos comerciales específicos que la IA pueda abordar; básicamente, dejar que la estrategia comercial guíe la estrategia de IA. Este proceso podría implicar mapear cómo la IA se integra en los flujos de trabajo y los sistemas existentes, identificar los procesos clave más adecuados para el aumento y definir objetivos medibles para el éxito.

Las herramientas de AI son tan confiables como los datos empleados para capacitarlas. Una organización generalmente evalúa su infraestructura tecnológica actual para determinar si está preparada para la AI luego de la etapa de planeación. Esta etapa normalmente incluye la evaluación de la disponibilidad de datos así como del nivel de habilidades de los empleados. Durante esta etapa, una organización también identifica los conjuntos de datos, modelos y arquitecturas más apropiados para su caso de uso empresarial. 

Una Estrategia de datos estable y políticas de gobernanza de datos estables pueden ser esenciales para una IA ética. Durante esta fase, una organización generalmente incorpora procesos para mejorar la transparencia y la seguridad, además de establecer una guía para toda la compañía sobre el uso de los datos y la AI.

Una vez que se instituye una estrategia de datos y se recopilan y limpian los datos, un negocio generalmente ayuda a garantizar que tenga las habilidades y los stakeholders correctos para la implementación. Este proceso podría implicar una colaboración significativa entre los equipos técnicos, de operaciones y de negocios que sean capaces de priorizar los casos de uso de IA, equilibrando el riesgo y la recompensa. Si una empresa descubre que no tiene acceso a los expertos correctos o necesita más habilidades para implementar un proyecto de IA, podría asociarse con un tercero para ayudar a garantizar el éxito.

En lugar de infundir inmediatamente la AI en toda la compañía, las organizaciones de éxito suelen aplicarla a una tarea o flujo de trabajo específico en un entorno menos arriesgado. Estos pilotos pueden luego probar y perfeccionar antes de implementar en toda la compañía.

El impacto de AI en el lugar de trabajo tiene amplias implicaciones para el mercado laboral y el futuro del trabajo. Si bien el uso de AI generalmente se asocia con ganancias de productividad para las compañías, muchos esperan que la Tecnología requiera un cambio amplio en los tipos de trabajos que realizan los trabajadores y cómo se los capacita.

Según la consultora McKinsey, hasta el 30% de las horas trabajadas en toda la economía estadounidense podrían automatizar para 2030, con 12 millones de transiciones ocupacionales requeridas para el mismo año.¹ Al mismo tiempo, una investigación reciente realizada por el Institute for Business Value de IBM encontró que las organizaciones que desplegaron AI a nivel operativo, en lugar de a nivel basado en habilidades, superaron a sus pares en un 44% en lo que respecta a métricas como la retención de empleados y el crecimiento de los ingresos. Estos hallazgos son compatibles con las estimaciones del Foro Económico Mundial, que pronostican que, si bien en los próximos años podría haber pérdidas de 85 millones de empleos en todo el mundo, las nuevas tecnologías podrían crear 97 millones de nuevos empleos.²

En conjunto, estas estadísticas sugieren que la adopción generalizada de tecnologías de AI podría requerir importantes iniciativas de mejora de las habilidades para volver a capacitar a la fuerza laboral mundial. A medida que las herramientas de AI se emplean con cada vez más frecuencia y el trabajo aumentado por AI se vuelve más común, es probable que las organizaciones se centren más en maximizar la eficiencia de estas interacciones humano-máquina.